XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System合奏
大脑肿瘤的基于深度学习的合奏模型...
摘要：神经胶质瘤是一种快速生长的脑肿瘤，其中肿瘤的形状，大小和位置因患者而异。在放射科医生的帮助下，手动提取感兴趣的区域（肿瘤）非常困难且耗时。为了克服这一Pro -Blem，我们提出了一种完全自动化的深度学习 - 基于脑肿瘤分割的集合方法，对四个不同的3D多模式磁共振ima -ging（MRI）扫描。分割是由三个最有效的编码器 - 分解的segmen -tation及其结果通过众所周知的分割指标来测量的。然后，对模型进行了统计分析，并通过考虑使用特定MRI模式的最高Matthews相关系数来设计集合模型。本文有两个主要贡献：首先是三个模型的详细比较，第二个通过基于分割精度组合三个模型来提出集合模型。使用脑肿瘤分割（BRAT）2017数据集评估该模型，最终组合模型的F 1得分分别为0.92、0.95、0.93和0.84，分别为整个肿瘤，核心，增强肿瘤和水肿子 - 肿瘤。实验结果表明，该模型的表现优于艺术状态。
BTK和CIAP1蛋白质降解器三元复合物的快照和合奏
杂功能嵌合降解器是一类配体，它们募集靶蛋白到E3泛素连接酶以驱动化合物依赖性蛋白质降解。对作用机理至关重要的是靶，降解器和E3连接酶之间形成三元复合物，以促进泛素化和随后的降解。然而，存在对三元复合物结构的有限见解，包括几乎没有对最广泛选择的E3，凋亡1的细胞抑制剂的研究（CIAP1）。我们的结果揭示了独特的三元复合结构的见解，并表明增加的三元复合稳定性/刚度不一定总是与提高的降解效率相关。
某些共证药对肺的体外细胞毒性作用 crispr/cas9 teknolojisivegıdaAlanındaKullanımı 政府支出之间的关系 研究的抗菌和光保护活性 EEG SINYALLERINIPEMEKIEMEKIEMAKINEÖğenimininImininKullanıldığıKonular 使用基于决策树的合奏学习模型Ozge Sen Kaya A，Sinem Bozkurt Keser B， *和Kemal Keskin B 质子泵抑制剂引起的药物相互作用的观察性研究 基于大脑的学习对学生成就水平的影响和对英语课程的态度GökhanBaş1摘要。 ST 的目的 唯物主义倾向和明显的消费行为：社交媒体使用的中介作用 冷等离子体技术及其对牛奶和乳制品的某些特性的影响 创伤性脑损伤中的体重下降模型 与尼日利亚西南部家禽饲料相关的微生物 10.5281/Zenodo.10339667接受：15.12.2023引用为：Abed，A。M.，Ulusoy，T（2023）。公司可持续性的战略管理：价值和perf 医学
摘要：癌症是仅次于心血管疾病的第二大常见死亡原因，是当今最重要的健康问题之一。发现有效治疗和药物在癌症治疗中很重要。COVID-19-19年流行病于2019年12月在中国武汉省爆发，被认为是全球大流行的人，影响了数百万的人。引起这种流行病的SARS-COV-2病毒会影响肺，心脏，大脑，肾脏，胃肠道系统，卵巢和睾丸以及各种药物。在这项研究中，我们旨在确定Favipiravir，Dornase Alfa和Ivermectin的细胞毒性作用，这些药物是在人类肺癌细胞系上用于治疗Covid-19的药物（A549）。favipiravir，Dornase alfa和ivermectin浓度以双重增加的剂量（0.5-64 µg/ml）制备。在人A549细胞上测试了制备的浓度。孵育24小时后，通过MTT（3-（4,5-二甲基噻唑-2-基） - 二苯基四唑铵）方法检测到药物对癌细胞的细胞毒性作用。结果以百分比的生存能力。确定Favipiravir，Dornase Alfa和Ivermectin可以显着降低肺癌细胞系中的细胞活力，而施用剂量的增加（P <0.05）。
计划合奏技术系统
o渐变M系列微型传剂和配件。合奏技术与enphase M215和M250微型逆变器兼容，使改造升级变得简单。注意：集合升级仅与M215和M250串联微型逆变器兼容。不支持其他遗产微型发电机。o要衡量特使。这是一个通信网关，可以与M-系列逆变器，encharge电池和ENPOWER智能开关进行通信。它收集系统性能信息，并通过Internet传输该信息，以使Enphase的启发云。对于每个具有M系列微型逆变器的合奏系统，都需要一个代使计量。注意：传统特使/EMU SKU（Env-1220-01或Env-1220-02，IEMU-03或IEMU-01或IEMU02）将无法与整体系统一起使用。您必须在整体安装过程中用Envoy-s替换这些旧的SKU。
通过二进制残留神经网络合奏有效的布局热点检测
摘要 - 在物理验证流中，layout热点检测非常重要。深度神经网络模型已应用于热点检测并取得了巨大的成功。布局可以视为二进制图像。因此，二进制的neu-lal网络（BNN）可以适合热点检测问题。在本文中，我们提出了一个基于BNN的新深度学习档案，以加快热点检测中的神经网络。一个新的二进制残留神经网络经过精心设计用于热点检测。ICCAD 2012和2019基准的实验结果表明，我们的体系结构在检测准确性方面优于先前的热点探测器，并且比最佳基于深度学习的解决方案具有8倍的速度。由于基于BNN的模型在计算上是相当有效的，因此可以通过采用集合学习方法来实现良好的权衡。实验结果表明，集成模型比原始速度损失具有更好的热点检测性能。
使用机器学习和基于深度学习的成立网络的脑肿瘤分割和分类的有效合奏
摘要：最近，脑肿瘤（BT）已成为影响几乎所有年龄段人群的常见现象。使用计算机断层扫描对这种致命疾病的识别，磁共振成像如今非常流行。开发用于诊断和分类BT的计算机辅助设计（CAD）工具已变得至关重要。本文着重于使用深度学习（DL）模型设计用于诊断和分类的工具，该工具涉及通过获取（CT）图像，预处理，细分和分类的一系列步骤，以使用基于DL的Inception网络模型使用SIFT识别肿瘤的类型。所提出的模型使用模糊C表示算法从获取的BT图像中分割感兴趣的区域。诸如高斯幼稚的贝叶斯（GNB）和逻辑回归（LR）等技术用于分类过程。为了确定其效率的所有技术，都使用了基准数据集。模拟结果确保了提出的方法的性能，最大敏感性为100％，特异性为97.41％，精度为97.96％。关键字：脑肿瘤，深度学习，特征提取，模糊C的平均值，Inception v3，Sift，高斯幼稚的贝叶斯，逻辑回归。____________________________________________________________________________
合奏学习用于预测时间下的退化...
𝐻=𝑓=（𝜔𝑐𝑖 + + ∑ 𝜔 = 1 = 1𝑠−𝑏𝑏），𝑖= 1，。。。，𝑛; 𝑗= 1，。。。，𝑞; 𝑝= 0,1，。。。，𝑚。（17）其中h j是隐藏层的输出，f（。）是驾驶功能，𝜔是重量
顶层皮层中的振荡爆发反映了多个对象和合奏之间的动态关注
视觉系统使用两种免费策略在场景中同时处理多个对象，并实时更新其空间位置。它要么使用选择性注意力将复杂的动态场景个性化成几个焦点对象（即对象个体化），要么通过在整个场景（即集合分组）中更全球地分布全球的注意力来代表多个对象作为集合。神经振荡可能是焦点对象个性与分布式集成组的关键签名，因为它们被认为可以通过抑制性控制机制调节视觉区域的神经兴奋性。，我们在多对象跟踪范式中记录了全头MEG数据，其中人类参与者（13位女性，11名男性）在不同的指令之间切换了对象个性化的指令，并在不同的试验中进行了集合分组。在两个条件之间，刺激，反应和跟踪多个空间位置的需求保持恒定。我们观察到在多对象加工过程中，在双侧下对顶皮层中增加了一个频带功率（9-13 Hz）。单审判分析表明，对物体个体与集成分组试验的爆发发生较大。相比之下，我们发现使用标准分析对跨审判的平均带功率没有差异。此外，爆裂效果仅在下方/at（但不高）发生，而不是上面的多个对象处理的典型容量限制（AT； 4个对象）。他们支持一种节奏，是对多个对象和合奏的动态关注的脉冲态度。我们的发现揭示了实时神经相关性的基础，即多对象方案的动态处理，这是通过对策略和能力进行分组来调节的。